Resultados reales.
Sin nombres, con números.

Una plataforma de marketplace B2C tenía el ticket medio deteriorándose en silencio durante 3 meses. Los datos transaccionales y de comportamiento de usuario vivían en plataformás separadas que nunca se habían cruzado. Dirección tomaba decisiónes sin saber que el modelo de negocio se estaba rompiendo.

Unificación de datos transaccionales y de uso en BigQuery. Análisis de la evolución del ticket por cohorte, período y segmento de usuario. Primeras métricas claras disponibles en 30 días.

Los datos de la empresa estaban dispersos en 5 plataformás distintas: almacenamiento cloud, Meta Ads, TikTok, App Store y Google Play. Cada fuente contaba una versión distinta del negocio. No había forma de ver el cuadro completo en un solo sitio ni de responder preguntas cruzadas entre plataformas.

Diseño e implementación de un pipeline de integración multiorigen hacia BigQuery. Automatización de la ingesta desde todas las fuentes. Centralización en un único modelo de datos consistente.

La empresa reportaba crecimiento en número de usuarios registrados pero no tenía visibilidad del comportamiento real: cuántos completaban transacciones, cuántos abandonaban y en qué paso, cuáles segmentos generaban valor y cuáles consumían recursos sin retorno.

Análisis de retención por cohortes, segmentación de usuarios por valor de ciclo de vida, e identificación de patrones de abandono en el funnel de conversión. Todo construido sobre los datos ya disponibles.

Una startup en fase de captación de inversión necesitaba presentar métricas fiables, consistentes y verificables a potenciales inversores. Los datos existían en múltiples plataformás pero sin estructura analítica. Cada presentación requería rehacer los números a mano.

Arquitectura de datos en cloud (AWS → BigQuery), 7 queries analíticas reutilizables para las métricas clave del negocio, y dashboard centralizado de KPIs para presentación a inversores. Documentación completa del modelo de datos.

Una empresa de servicios financieros que opera las 24 horas tomaba decisiónes operativas de forma reactiva: los problemás se detectaban cuando ya eran crisis. Sin visibilidad centralizada, directores y gerentes actuaban sobre consecuencias, no sobre causas.

Dashboard Tableau unificado conectado a servidores on-premise con métricas operativas en tiempo real. Inclusión de análisis predictivo y optimización del help desk para anticipar picos de demanda y detectar anomalías.

Un equipo comercial en una multinacional industrial priorizaba sus rutas y acciones por intuición. No había forma de anticipar qué clientes iban a abandonar el servicio, ni de detectar automáticamente las oportunidades de licitación disponibles en el mercado. Revenue, win rate y visitas C-level no tenían visibilidad centralizada.

Suite de 6 soluciónes con Alteryx y Tableau: modelo de churn, recomendación de cobertura comercial, data quality framework para Salesforce CRM, web scraping de competidores, detección de licitaciones con Doubletrade, y dashboards de dirección con revenue, win rate y visitas C-level.

Una empresa de producto de diseño en crecimiento tenía los datos atrapados en sistemás legacy incompatibles. Cada departamento trabajaba con su propia versión de la realidad. Sin visibilidad financiera ni de marketing consolidada, era imposible saber qué canales rentaban, qué mercados crecían y qué márgenes eran reales.

Arquitectura completa en Azure (Azure Data Factory + metodología Medallion). Dashboards de visibilidad financiera (facturación, pedidos históricos y proyectados, márgenes por comercial, país y producto) y de marketing digital (análisis de funnel, detección de fricciones, ROI por canal publicitario).

Una empresa de manufactura tenía 14M€ en inventario sin control efectivo de rotación ni alertas de riesgo. Las negociaciónes con proveedores se hacían sin datos históricos. El área de servicio no cumplía sus SLAs de respuesta (objetivo 24-48h) porque no había visibilidad de tiempos ni de tipología de incidencias.

Dashboards operaciónales por departamento en Power BI: servicio (tiempos de respuesta y tipología de incidencias), operaciónes (seguimiento de inventario y rotación de stock), y compras (base de datos de proveedores y análisis de negociaciónes históricas).

Una emprendedora del sector de servicios premium necesitaba capital inversor para escalar su negocio, pero no tenía datos financieros estructurados que respaldaran sus conversaciones. Los números existían en Excels manuales dispersos. Sin claridad financiera profesional, las negociaciónes no avanzaban.

Dashboard Power BI conectado a Excel online con visión clara de ingresos, gastos y beneficio mensual. Análisis de rentabilidad por tipo de servicio y experiencia. Formato preparado para presentación a inversores.

Una multinacional con presencia en más de 60 países enfrentaba un riesgo legal constante: sin linaje de datos end-to-end, era imposible garantizar el cumplimiento normativo sobre datos de partner y datos personales. Los activos de datos estaban sin catalogar y sin trazabilidad entre sistemas.

Implementación de gobernanza enterprise con Microsoft Purview: catalogación de assets multi-dominio, establecimiento de linaje de datos end-to-end, etiquetado sistemático de Critical Data Elements (Partner Data y Personal Data), y documentación de flujos entre sistemas.

Una multinacional industrial gestiónaba su estrategia de precios en más de 60 paises sin visibilidad centralizada. Los descuentos se aplicaban sin criterio uniforme, lo que generaba dilusion de margen y dificultaba las negociaciónes comerciales. No habia forma de saber el punto optimo de precio por mercado.

Dashboard Tableau con Pricing Waterfall para analisis de delta-precio y dilusion de margen. Modelo predictivo de elasticidad por pais y segmento. Centralizacion de datos de pricing global en una unica fuente de verdad.

Información dispersa en sistemás no conectados impedia conocer el ciclo de vida completo de los productos instalados en clientes. Sin esa vision, era imposible identificar de forma sistematica las oportunidades de cross-sell y upsell. El equipo comercial trabajaba con datos de activos incompletos e inconsistentes.

Implementación de Master Data Management con Informatica Cloud y Collibra: centralizacion de activos como fuente unica de verdad, 27 metricas criticas de Data Quality, clasificacion Mission Critical para priorizar oportunidades, y documentación de gobernanza en Collibra.

El CEO de una empresa de 50M€ y 200 personas no tenia visibilidad completa del negocio sin depender de reportes manuales desactualizados. Cada departamento reportaba por separado, con versiónes distintas de los mismos numeros. Las reuniones ejecutivas eran reactivas por necesidad, no por eleccion.

Cuadro de mandos ejecutivo 360 grados sobre arquitectura Medallion: finanzas (facturacion, EBITDA, margen bruto), operaciónes (inventario, rotacion), comercial (performance por vendedor y territorio), marketing (leads, conversión, pipeline) y RRHH. Actualización en tiempo real con drill-down por cualquier dimension.

Una administración publica detectaba migraciones masivas entre zonas sin entender sus causas ni poder anticiparlas. Las decisiónes de politica urbana se tomaban sin fundamento analítico. Era imposible saber si las medidas adoptadas estaban funcionando o si los patrones de migracion y gentrificacion seguian su curso.

Desarrollo de algoritmos predictivos con Machine Learning en R: modelos de gentrificacion, analisis de densidad y migracion entre zonas, y visualización interactiva con Shiny para que el equipo de politicas pudiera explorar los datos por si mismo.

Una consultora especializada en periodismo de datos necesitaba analizar resultados electorales de una gran ciudad con un nivel de detalle y calidad suficiente para su cliente, una administración publica. El proceso manual de recopilacion y tratamiento de datos de fuentes abiertas era inviable a esa escala y con esos plazos.

Pipeline de ingesta automatizada desde fuentes publicas (open data), tratamiento y estructuracion de datos electorales, y generacion de visualizaciónes periodisticas de alta calidad listas para publicar. Todo el proceso ejecutable de forma repetible para futuras elecciones.